mac M1安装Roop教程及所遇到的问题

news2024/11/14 3:33:25

1.安装miniconda,下载地址:

按 Python 版本划分的最新 Miniconda 安装程序链接:https://docs.anaconda.com/miniconda/miniconda-other-installer-links/

下载后直接默认安装即可。

我用的是:Python3.10对应的Miniconda

2.下载git上的Roop

使用git克隆:

git clone https://github.com/s0md3v/roop.git

3.在roop的目录下,打开终端

先安装所需要的依赖:

pip3 install -r requirements.txt

然后运行roop:

./run.py

4.运行的时候,提示缺少哪个依赖,就依次下载

下载依赖遇到的问题:

1. 使用pip3 install xxx  安装依赖

2.tkinterdnd2安装好后运行roop报错,意思是架构不支持,报错如下:

TkdndVersion = tkroot.tk.call('package', 'require', 'tkdnd') _tkinter.TclError: dlopen(/opt/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/tkinterdnd2/tkdnd/osx64/libtkdnd2.9.2.dylib, 0x0006): tried: '/opt/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/tkinterdnd2/tkdnd/osx64/libtkdnd2.9.2.dylib' (mach-o file, but is an incompatible architecture (have 'x86_64', need 'arm64e' or 'arm64')), '/System/Volumes/Preboot/Cryptexes/OS/opt/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/tkinterdnd2/tkdnd/osx64/libtkdnd2.9.2.dylib' (no such file), '/opt/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/tkinterdnd2/tkdnd/osx64/libtkdnd2.9.2.dylib' (mach-o file, but is an incompatible architecture (have 'x86_64', need 'arm64e' or 'arm64'))

解决方案:安装tkinterdnd2-universal

pip3 install tkinterdnd2-universal

5.运行./run.py,启动成功后显示如下框,代表安装成功!

6.使用GPU加速

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-silicon
pip install onnxruntime-silicon==1.13.1

7.运行

只用CPU处理./run.py
CPU+图片保存jpg格式 ./run.py  --temp-frame-format jpg
使用GPU处理./run.py --execution-provider coreml
图片保存jpg格式 ./run.py --execution-provider coreml --temp-frame-format jpg
视频高清化处理./run.py --execution-provider coreml --temp-frame-format jpg --frame-processor face_swapper face_enhancer 
处理脸部跳闪./run.py --execution-provider coreml --temp-frame-format jpg --frame-processor face_swapper face_enhancer  --similar-face-distance 1.5

./run.py --execution-provider coreml --temp-frame-format jpg --frame-processor face_swapper face_enhancer 

运行这段命令,报Frame processor face_enhancer  not found.

问题还未解决,原因是原项目已停止更新,导致模型无法下载,然后手动下载放到了mode下面,仍是报错,有知道解决方案的,可以留言

 脸部增强模型(GFPGAN v1.4)下载地址:

https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.4.pth

(下载后放入到models下面,扔报错)

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